公开(公告)号：CN117829247A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311674898.6

申请日：2023-12-07

Applicant: 北京大学

Inventor： 罗定生 ,  吴玺宏 ,  刘天林 ,  曲威名 ,  邹钰笛 ,  王家文 ,  胡文斐

IPC: G06N3/0895 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N5/04 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于条件具身自监督学习的机器人手臂多解学习方法，该方法包括：获取机器人手臂末端的预测位置p(t)，并从高斯分布#imgabs0#中采样一个隐变量z(t)；将预测位置p(t)和隐变量z(t)输入到反模型，得到机器人手臂末端到达该预测位置p(t)所需的关节角度q(t)；基于正模型预测出该关节角度q(t)所对应的预测位置p(t+1)；将预测位置p(t+1)和隐变量z(t)输入到反模型，得到机器人手臂末端到达该预测位置p(t+1)所需的关节角度q′(t)后，将关节角度q(t)作为关节角度q′(t)的监督信息，并使用梯度下降法更新所述反模型的参数；重复上述步骤，直至关节角度q(t)与关节角度q′(t)之差小于一设定值时，得到训练好的反模型。本发明不仅使得机器人手臂的多解模型具有高精度，而且还能自主获取多解数据。

公开(公告)号：CN116079730A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310068025.4

申请日：2023-02-06

Applicant: 北京大学

Inventor： 罗定生 ,  吴玺宏 ,  袁逸凡 ,  胡文斐 ,  曲威名 ,  邹钰笛 ,  王家文 ,  方鸿宇 ,  林惟凯

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开一种提升机器人手臂操作精度的控制方法及系统，属于信息科学技术与机器人领域，利用正向模型生成的数据；使用正向模型生成的数据，训练由多层感知机或径向基网络构建的全局反向模型，控制机械臂移动到目标附近；再通过在线学习训练由多层感知机构建的基于相对位置的局部反向模型，在适应自身与环境变化的同时精确移动至目标位置。

公开(公告)号：CN117852613A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311671924.X

申请日：2023-12-07

Applicant: 北京大学

Inventor： 罗定生 ,  吴玺宏 ,  刘天林 ,  曲威名 ,  邹钰笛 ,  王家文 ,  胡文斐

IPC: G06N3/0895 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了一种基于具身自监督学习的机器人手臂反模型学习方法，该方法包括：获取机器人手臂末端的预测位置p(t)；基于反模型推理出机器人手臂末端到达该预测位置p(t)所需的关节角度q(t)；基于正模型预测出该关节角度q(t)所对应的末端位置p(t+1)；基于反模型推理出机器人手臂末端到达该预测位置p(t+1)所需的关节角度q′(t)后，将关节角度q(t)作为关节角度q′(t)的监督信息，并使用梯度下降法更新所述反模型的参数；重复上述步骤，直至关节角度q(t)与关节角度q′(t)之差小于一设定值时，得到训练好的反模型。本发明通过利用机器人手臂自身构型及状态来协调数据的采样和模型的训练过程，当机器人手臂发生变化时，模型能够很快地进行适应。

公开(公告)号：CN116079730B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202310068025.4

申请日：2023-02-06

Applicant: 北京大学

Inventor： 罗定生 ,  吴玺宏 ,  袁逸凡 ,  胡文斐 ,  曲威名 ,  邹钰笛 ,  王家文 ,  方鸿宇 ,  林惟凯

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开一种提升机器人手臂操作精度的控制方法及系统，属于信息科学技术与机器人领域，利用正向模型生成的数据；使用正向模型生成的数据，训练由多层感知机或径向基网络构建的全局反向模型，控制机械臂移动到目标附近；再通过在线学习训练由多层感知机构建的基于相对位置的局部反向模型，在适应自身与环境变化的同时精确移动至目标位置。

公开(公告)号：CN118789545A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410900560.6

申请日：2024-07-05

Applicant: 北京大学

Inventor： 罗定生 ,  吴玺宏 ,  魏姚瑶 ,  方鸿宇 ,  邹钰笛 ,  刘天林 ,  胡文斐

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种机器人手臂多关节的运动规划方法及系统，属于认知发展与机器人运动控制交叉领域。本发明针对机械臂建立正向模型和对应各个关节的多个反向模型，正向模型用于建立机械臂的各关节的角度到机械臂末端位姿的映射，每个反向模型用于建立机械臂末端位姿到对应关节的角度的映射，通过借鉴人的手臂运动规划机理，机械臂在远距离趋近的时以靠近肩关节的关节为主，在近距离趋近时以肘部关节为主，并通过贪心策略和优化的辅助损失函数对模型进行优化。本发明可以根据机械臂的末端在笛卡尔空间中移动的位移大小，选择合适的关节指令来执行，以实现更有效的运动规划。